د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې د ماډل رامینځته کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ د جوړښت شوي کاري فلو تعقیب کړئ چې مختلف برخې پکې شامل وي. پدې برخو کې ستاسو د معلوماتو چمتو کول، ستاسو ماډل تعریف کول، او روزنه شامل دي. راځئ چې هر ګام په ډیر تفصیل سره وڅیړو.
1. د معلوماتو چمتو کول:
د ماډل جوړولو دمخه، دا مهمه ده چې خپل معلومات په مناسب ډول چمتو کړئ. پدې کې ستاسو د معلوماتو راټولول او دمخه پروسس کول شامل دي ترڅو د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره د دې کیفیت او مناسبیت ډاډمن کړي. د معلوماتو چمتو کول ممکن فعالیتونه شامل وي لکه د معلوماتو پاکول، د ورک شوي ارزښتونو اداره کول، د ځانګړتیاوو نورمال کول یا اندازه کول، او د روزنې او ارزونې سیټونو کې د معلوماتو ویشل.
2. د ماډل تعریف:
یوځل چې ستاسو معلومات چمتو شي ، بل ګام ستاسو د ماشین زده کړې ماډل تعریف کول دي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې، تاسو کولی شئ خپل ماډل د TensorFlow په کارولو سره تعریف کړئ، د پرانیستې سرچینې ماشین زده کړې یو مشهور چوکاټ. TensorFlow تاسو ته اجازه درکوي مختلف ډوله موډلونه جوړ او روزنه ورکړئ، لکه ژور عصبي شبکې، د عصبي عصبي شبکې، تکراري عصبي شبکې، او نور.
کله چې خپل ماډل تعریف کړئ، تاسو اړتیا لرئ هغه جوړښت، پرتونه، او پیرامیټونه مشخص کړئ چې ستاسو ماډل جوړوي. پدې کې د پرتونو شمیر، د فعالیت د فعالیتونو ډول، د اصلاح کولو الګوریتم، او کوم بل هایپر پارامیټرونه شامل دي چې د ماډل چلند اغیزه کوي. د ماډل تعریف کول یو مهم ګام دی چې په لاس کې د ستونزې او ستاسو د معلوماتو ځانګړتیاو ته د پام وړ پاملرنې ته اړتیا لري.
3. د ماډل روزنه:
د خپل ماډل تعریف کولو وروسته، تاسو کولی شئ د چمتو شوي ډاټا په کارولو سره د روزنې لپاره لاړ شئ. په روزنه کې د ان پټ ډیټا سره ماډل ته تغذیه کول او د هغې پیرامیټرې په تکراري ډول تنظیم کول شامل دي ترڅو د وړاندوینې شوي محصولاتو او ریښتیني محصولاتو ترمینځ توپیر کم کړي. دا پروسه د اصلاح یا زده کړې په نوم پیژندل کیږي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن د توزیع شوي روزنې زیربنا چمتو کوي چې تاسو ته اجازه درکوي په لوی ډیټاسیټونو کې خپل ماډل په مؤثره توګه وروزل کړئ.
د روزنې په جریان کې، تاسو کولی شئ د ارزونې میټریکونو لکه دقت، دقیقیت، یادولو، یا ضایع په کارولو سره د خپل ماډل فعالیت وڅارئ. د دې میټریکونو تحلیل کولو سره، تاسو ارزونه کولی شئ چې ستاسو ماډل څومره ښه زده کوي او د اړتیا په صورت کې سمونونه رامینځته کړئ. د ماشین زده کړې ماډل روزنه اکثرا د فعالیت مطلوب کچې ترلاسه کولو لپاره ډیری تکرارونو ته اړتیا لري.
4. د ماډل ځای پرځای کول:
یوځل چې ستاسو ماډل وروزل شي، تاسو کولی شئ دا د وړاندوینې خدمت کولو لپاره د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن ته ځای په ځای کړئ. ګمارنه کې د پای ټکی رامینځته کول شامل دي چې کولی شي د ان پټ ډیټا ترلاسه کړي او د روزل شوي ماډل پراساس وړاندوینې رامینځته کړي. ګمارل شوي ماډل د RESTful APIs له لارې لاسرسی کیدی شي ، تاسو ته اجازه درکوي دا په بې ساري ډول ستاسو غوښتنلیکونو یا سیسټمونو کې مدغم کړئ.
کله چې د ماډل ځای په ځای کول، تاسو کولی شئ د مطلوب اندازه کولو چلند، د مثالونو شمیر، او د ځای پرځای کولو نور ترتیبات مشخص کړئ ترڅو د غوره فعالیت او شتون ډاډمن شي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن په پیمانه د وړاندوینو خدمت کولو لپاره قوي زیربنا چمتو کوي ، د ډیټا لوی مقدار کې ریښتیني وخت یا بیچ انفرنس فعالوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ